大部分深度学习框架在训练神经网络时网络中的张量(Tensor)都是FP32精度,一旦网络训练完成,在部署推理的过程中由于不需要反向传播,完全可以适当降低数据精度,比如降为FP16或INT8的精度。更低的数据精度将会使得内存占用和延迟更低,模型体积更小。下表为不同精度的动态范围: INT8只有256个不同的数值,使用INT8来表示...
auto output = infer_request.get_tensor("tensor_name"); const float \*output_buffer = output.data<const float>(); // output_buffer[] - 访问输出张量数据 // 7.释放分配的对象(仅适用于C) ov_shape_free(&input_shape); ov_tensor_free(output_tensor); ov_output_const_port_free(input_port)...
autooutput = infer_request.get_tensor("tensor_name"); constfloat\*output_buffer = output.data<constfloat>(); // output_buffer[] - 访问输出张量数据 // 7.释放分配的对象(仅适用于C) ov_shape_free(&input_shape); ov_tensor_free(...
import onnxfrom onnx import helper, shape_inferencefrom onnx import TensorProto# 预处理:创建一个包含两个节点的模型,Y是未知的node1 = helper.make_node("Transpose", ["X"], ["Y"], perm=[1, 0, 2])node2 = helper.make_node("Transpose", ["Y"], ["Z"], perm=[1, 0, 2])graph ...
TensorOrWeights.cpp ONNX-TensorRT 10.8-GA Release (#1012) Jan 31, 2025 TensorOrWeights.hpp 10.0 GA Update Apr 26, 2024 WeightsContext.cpp ONNX-TensorRT 10.8-GA Release (#1012) Jan 31, 2025 WeightsContext.hpp ONNX-TensorRT 10.1 GA release (#975) ...
Maxunpool可以被看作Maxpool的逆运算,咱们先来看一个Maxpool的例子,假设有如下一个C*H*W的tensor(shape[2, 3, 3]),其中每个channel的二维矩阵都是一样的,如下所示 在这种情况下,如果我们在Pytorch对它调用MaxPool(kernel_size=2, stride=1,pad=0) ...
::ONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType onnx_dtype =static_cast<::ONNX_NAMESPACE::TensorProto::DataType>(this->at(key)->i()); nvinfer1::DataType dtype{}; if(!onnx2trt::convertDtype(onnx_dtype, &dtype)) { dtype =static_cast<nvinfer1::DataType>(-1); ...
d2 = model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[3].dim_value shape = [batch_size , d0, d1 ,d2] engine = eng.build_engine(onnx_path, shape= shape) eng.save_engine(engine, engine_name) 在这个代码示例中,首先从 ONNX 模型获取输入形状。接下来,创建引擎,然后将引擎保存在. ...
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dataset.train_images, dataset.train_labels)).shuffle(300).batch(batch) test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dataset.test_images, dataset.test_labels)).shuffle(300).batch(batch) ...
用户可以给 TFLite2ONNX 提供 { : ( , )}{Tensor name:tuple(TFLite layout,ONNX layout)} 映射来描述 TFLite 布局和 ONNX 布局的关联。而且,用户可以灵活地为非Transparent的算子定义布局转换。例如,我们对只有登录后复制Add算子的 TFLite 图执行 NHWC 到 NCHW 布局的转换。